Industrial Benchmark Dataset for Customer Escalation Prediction

这是来自一家主要医疗设备制造商的真实世界工业基准数据集，用于预测客户升级。该数据集包含来自物联网（机器日志）和企业数据的特征，包括来自数千名高端医疗设备客户的升级标签。该数据集随附出版物“数据驱动和可解释的客户情绪监视器的系统设计”（已提交）。我们提供两年内收集的匿名数据版本。该数据集应推动新机器学习算法的研究和开发，以更好地应对现实世界的数据挑战，包括稀疏和嘈杂的标签以及概念漂移。其他挑战是用于预测任务的企业和基于日志的特征的最佳融合。因此，应确保设计的预测模型的可解释性，以具有实际相关性。支持软件 请使用相应的 GitHub 存储库 (https://github.com/annguy/customer-sentiment-monitor) 来设计和基准测试您的算法。引用和联系 如果您使用此数据集，请引用以下出版物：@ARTICLE{9520354, author={Nguyen, An and Foerstel, Stefan and Kittler, Thomas and Kurzyukov, Andrey and Schwinn, Leo and Zanca, Dario and Hipp, Tobias and Jun, Sun Da and Schrapp, Michael and Rothgang, Eva and Eskofier, Bjoern}, journal={IEEE Access}, title={System Design for a Data-Driven and Explainable Customer Sentiment Monitor Using IoT and Enterprise Data}, year={ 2021}, volume={9}, number={}, pages={117140-117152}, doi={10.1109/ACCESS.2021.3106791}} 如果您想取得联系，请联系 [e-mail] .